La aparición de Internet y las tecnologías web ha magnificado la ocurrencia de eventos de desinformación y la difusión de noticias falsas en línea. Las noticias falsas son un fenómeno donde se crean y propagan historias falsas en línea. Tales eventos ocurren con una frecuencia cada vez mayor, alcanzan a una amplia audiencia y pueden tener graves consecuencias en la vida real. Como resultado, los eventos de desinformación están generando preocupaciones críticas de interés público, ya que en muchos casos las historias de noticias en línea sobre eventos falsos y perturbadores han sido percibidas como verídicas. Sin embargo, incluso a un nivel conceptual, no existe un enfoque integral sobre lo que constituye noticias falsas en relación con la clasificación adicional de ocurrencias individuales y la detección/mitigación de acciones. Este trabajo identifica las propiedades y entidades emergentes involucradas en incidentes de noticias falsas y construye un plano de desinformación (DCAM-DB) basado en la arquitectura de incidentes de cibercrimen. Para construir el DCAM-DB de manera articulada, los autores presentan una visión general de las propiedades y entidades involucradas en eventos de noticias falsas y desinformación basados en la literatura relevante e identifican los desafíos más prevalentes. Este trabajo aspira a permitir implementaciones de sistemas para la detección, clasificación, evaluación y mitigación de eventos de desinformación y proporcionar una base para futuras investigaciones cuantitativas y longitudinales sobre estrategias de detección.